Expressive Computing Lab

표현적컴퓨팅 연구실

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표현적컴퓨팅 연구실

최근의 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능(AI)과 컴퓨터지능(CI)은 더 자연스럽고, 직관적인 제품 및 서비스의 사용자경험을 창조하고 그 상호작용을 디자인하는데 적극적으로 이용되고 있습니다. 이러한 기술은 혁신적인 제품과 서비스를 만드는데 필수적인 요소로 자리매김 할 것으로 예상되지만, 디자인 과정에서 이들을 새로운 재료이자 도구로 활용하는 것에는 그 낯설음 만큼이나 여러가지 어려움이 존재합니다.
이러한 문제의식을 바탕으로 우리는 1) AI/ML 기반 상호 작용, 디지털 서비스 및 제품의 디자인; 2) AI 기반 인터랙션 디자인을 돕는 컴퓨터 도구와 프로세스의 설계, 3) HCI 및 인간 중심의 기계 학습 관점에서 이러한 기술과 깊이 결부된 사용자경험이 부여하는 설레임과 긴장감을 이해하기 위한 사용자 경험을 평가합니다.
우리의 연구 및 디자인 실무가 AI 기반 제품과 서비스의 디자인에 있어 미래적 가치를 보다 명확하게 제시할 수 있기를 바랍니다. 동시에 이같은 지능화된 요소들이 다양한 상황에서 사용자-컴퓨터가 인터랙션 하는데 사용성 뿐만 아니라 표현성을 고양하는데 디자인적으로, 또 공학적으로도 기여할 수 있기를 희망합니다. 궁극적으로 우리의 연구가 디자이너와 연구자들이 AI를 이용한 디자인 문제를 해결하는데 기술적 장벽을 낮추고, 인간중심적인 관점을 포함할 수 있도록 해서, 더 많은 사람들이 이러한 낯선 기술이 주는 혜택을 누리고, 또, 소외되지 않도록 하는데 기여할 수 있기를 바랍니다.
Artificial Intelligence (AI), often considered as a form of machine learning or computational intelligence, is increasingly being used to improve people’s interactions with products and services. While such technology has a big impact on creating new products and services, it has also been proven to be incredibly challenging to work with as a new material for design. To tackle this challenge, we explore the potential of computational intelligence in design by creating AI/ML-driven interactions, digital services, and products. We hope our research and experiment will enable us to create a more intuitive, natural, and expressive UI/UX, beyond task-oriented interactions (what to perform), toward the design of intelligent interactions that draw upon the nuances of human expression (how to perform).

Major research field

human-computer interaction, machine learning, gesture recognition, intelligent UI design, digital media design

Desired field of research

human-centered machine learning, deep technical UI/UX design, information design, emerging media arts

Research Keywords and Topics

# human-centered machine learning
# deep-technical ui/ux
# emerging media arts for audio/visual expression
HCML combines human insights and domain expertise with data-driven predictions to build a better, specialized model that supports various design tasks. How might we design more intelligent interactions and rich experiences through ML? We examine cutting-edge machine learning approach from a human-centered perspective, including explicitly recognizing human works, as well as reframing machine learning workflows based on situated human working practices, and exploring the co-adaptation of humans and systems. A human-centered understanding of machine learning in the design context can lead not only to more usable services and products but to new ways of framing design problem computationally with a deep technical UX design approach.

Research Publications
MORE

∙Proceedings of the 25th International Symposium on Electronic Art (ISEA'19), Misplaced Euphoria: Developing Kinesthetic Empathy Through Interactive Performance, Kyungho Lee, 2019
∙Proceedings of the 9th ACM SIGCHI Conference on Creativity and Cognition (C&C'15) Express it!: An Interactive System for
Visualizing Expressiveness of Conductor’s Gestures, Kyungho Lee, Donna J Cox and Guy Garnett, 2015
∙ Proceedings of International Working Conference on Advanced Visual Interfaces (AVI’14), How Collective Intelligence Emerges: Knowledge Creation Process in Wikipedia from Microscopic Viewpoint, Kyungho Lee, 2014

국가과학기술표준분류

  • EE. 정보/통신
  • EE10. U-컴퓨팅
  • EE1003. U-컴퓨팅 기기/주변기기

국가기술지도분류

  • 정보-지식-지능화 사회 구현
  • 011600. 디지털 정보디자인 기술

녹색기술분류

  • 녹색기술관련 과제 아님

6T분류

  • IT 분야
  • 정보처리 시스템 및 S/W
  • 010316. 기타 정보처리시스템 및 S/W 기술